Efek Samping NumPy

numpy sangat baik untuk melakukan aritmetika vektor. Namun, jika Anda membandingkan fungsinya dengan daftar (list) Python biasa, beberapa hal berbeda.

Pertama, array numpy tidak dapat berisi elemen dengan tipe yang berbeda. Jika Anda mencampurkan tipe, seperti boolean dan integer, numpy akan secara otomatis mengonversinya ke tipe yang sama. Boolean seperti True dan False diperlakukan sebagai 1 dan 0 saat digabungkan dengan angka, sehingga array akhirnya menjadi integer.

Kedua, operator aritmetika umum seperti +, -, * dan / memiliki makna yang berbeda untuk daftar Python biasa dan array numpy.

Pilih kode yang menghasilkan keluaran berikut:

np.array([True, 1, 2]) + np.array([3, 4, False])

Paket numpy sudah diimpor sebagai np. Anda dapat menjalankan setiap opsi di IPython Shell untuk melihat keluarannya.